minimize

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    我想找出最小化/最大化另一个线程拥有的窗口的正确方法。我的目标窗口可以是全屏或不全屏(我应该能够最小化和最大化它,而不管它的状态)。我已经尝试过ShowWindow SW_MINIMIZE,SW_MAXIMIZE,SW_FORCEMINIMIZE等等的各种组合......但是我已经能够实现的唯一结果是当它被最小化并且全屏与ShowWindow(hWnd, SW_RESTORE)时恢复它(最大化)。

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    例如,我有数据: x y1 y2 y1 --------------------- 1 5 8 - 2 4 - 4 3 7 7 10 4 9 4 12 5 10 - 20 6 15 - 21 其中x是x轴和Y1,Y2,Y3是三个不同的数据集,其被装配在一起。 为了简单起见,继承人减少的嵌合代码版本: def gauss_dataset(params, i, x):

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    我尝试用Python解决/最小化一组多项式(Winterstein-Jensen LTE计算的一部分)。 我使用SciPy的最小化求解器fmin_Powell。请看下面的代码: import numpy as np import scipy as sp import scipy.optimize as spo #start parameters and initial estimates:

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    通过只选择需要的功能并消除不必要的文件,减少库大小的更简单的方法是什么? 是否有一个脚本来完成C++库的这项任务?

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    我正在使用scipy.optimize.minimize来最小化一个简单的对数似然函数。 Hessian矩阵似乎表现不佳。 import scipy.optimize as op def lnlike(theta, n, bhat, fhat, sigb, sigf): S, b, f = theta mu = f*S + b scb2 = ((b-bhat)/s

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    我要估计参数 'K,RU,西格玛' 那maximumize功能 'FUNC' ( 'RU' 装置R upperba) The'func '公式是强制性的,所以我想上传图片来展示这个公式,但是我没有足够的声望。 import numpy as np sigma,k,ru=0.01,0.001,5 p0=np.array([[0.01,0.01,6]]) p=np.array([[sigm

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    在我的问题中,我需要更新成本函数内部的args值,但args是一个函数参数,并且还具有元组结构。我想知道是否有方法来改变参数的元素,并更新它通过jac函数使用它?例如,在下面的代码中 paraList = [detValVec, projTrans, MeasVec, coeMat, resVec, absCoeRec] res = optimize.minimize(costFu

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    我有一个代码在这里,但按钮点击一些实例并不真正去最小化或恢复。我尽我所能,但没有运气给我。 Private Declare Function ShowWindow Lib "user32.dll" (_ ByVal hWnd As IntPtr, _ ByVal nCmdShow As Show_Window _ ) As Boolean Private Enum Show_Window

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    我创建了两个函数f(i)和f(j),我想同时找到i和j的值,使差值f(i)-f(j)最小化。 但是,在运行下面的代码时出现错误。 我有参数i和j两个功能如下 bu1<- function(j){ sum(linkinc_lev1$gdp*(1/(1+ (linkinc_lev1$use_gro*(1+j/100)))) } bu1<- function(j){ sum(linkinc_l

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    当我在手机上刷新我的网站时,我的响应式设计(菜单栏)不起作用。不像消失一样工作......它只是消失了。 只有菜单栏。 因此,这里是我的媒体查询代码: @media all and (max-width: 800px), only screen and (-webkit-min-device-pixel-ratio: 2) and (max-width: 1024px), only scree